В сфере машинного обучения гиперпараметры играют решающую роль в определении производительности и поведения алгоритма. Гиперпараметры — это параметры, которые задаются до начала процесса обучения. Они не изучаются во время обучения; вместо этого они контролируют сам процесс обучения. Напротив, параметры модели изучаются во время обучения, например веса в нейронной сети.
Давайте углубимся в некоторые примеры гиперпараметров, обычно встречающихся в алгоритмах машинного обучения:
1. Скорость обучения (α): Скорость обучения — это гиперпараметр, который контролирует, насколько мы корректируем веса нашей сети с учетом градиента потерь. Высокая скорость обучения может привести к перерегулированию, когда параметры модели сильно колеблются, а низкая скорость обучения может привести к медленной сходимости.
2. Количество скрытых блоков/слоев: В нейронных сетях количество скрытых блоков и слоев являются гиперпараметрами, определяющими сложность модели. Более скрытые единицы или слои могут отражать более сложные закономерности, но также могут привести к переоснащению.
3. Функция активации: Выбор функции активации, такой как ReLU (выпрямленная линейная единица) или сигмоид, является гиперпараметром, влияющим на нелинейность модели. Различные функции активации имеют разные свойства и могут влиять на скорость обучения и производительность модели.
4. Размер партии: Размер пакета — это количество обучающих примеров, используемых за одну итерацию. Это гиперпараметр, влияющий на скорость и стабильность тренировок. Пакеты большего размера могут ускорить обучение, но могут привести к менее точным обновлениям, тогда как пакеты меньшего размера могут обеспечить более точные обновления, но с более медленным обучением.
5. Сила регуляризации: Регуляризация — это метод, используемый для предотвращения переобучения путем добавления штрафного члена к функции потерь. Сила регуляризации, такая как λ в регуляризации L2, является гиперпараметром, который контролирует влияние члена регуляризации на общие потери.
6. Уровень отчисления: Dropout — это метод регуляризации, при котором случайно выбранные нейроны игнорируются во время обучения. Частота выпадения — это гиперпараметр, определяющий вероятность выпадения нейрона. Это помогает предотвратить переобучение, создавая шум во время тренировки.
7. Размер ядра: В сверточных нейронных сетях (CNN) размер ядра — это гиперпараметр, который определяет размер фильтра, применяемого к входным данным. Различные размеры ядра фиксируют разные уровни детализации входных данных.
8. Количество деревьев (в случайном лесу): В ансамблевых методах, таких как Random Forest, количество деревьев является гиперпараметром, определяющим количество деревьев решений в лесу. Увеличение количества деревьев может повысить производительность, но также увеличить вычислительные затраты.
9. C в машинах опорных векторов (SVM): В SVM C — это гиперпараметр, который контролирует компромисс между плавной границей принятия решения и правильной классификацией точек обучения. Более высокое значение C приводит к более сложной границе принятия решения.
10. Количество кластеров (в K-средних): В алгоритмах кластеризации, таких как K-Means, количество кластеров является гиперпараметром, который определяет количество кластеров, которые алгоритм должен идентифицировать в данных. Выбор правильного количества кластеров имеет решающее значение для получения значимых результатов кластеризации.
Эти примеры иллюстрируют разнообразную природу гиперпараметров в алгоритмах машинного обучения. Настройка гиперпараметров — важный шаг в рабочем процессе машинного обучения для оптимизации производительности модели и обобщения. Поиск по сетке, случайный поиск и байесовская оптимизация — это распространенные методы, используемые для поиска наилучшего набора гиперпараметров для конкретной задачи.
Гиперпараметры являются важными компонентами алгоритмов машинного обучения, которые влияют на поведение и производительность модели. Понимание роли гиперпараметров и способов их эффективной настройки имеет решающее значение для разработки успешных моделей машинного обучения.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Текст в речь
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
- Что такое Тензорборд?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning